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    大數(shù)據(jù)環(huán)境下實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符識別模型設(shè)計(jì)

    2021-07-08 08:03:56
    關(guān)鍵詞:局域網(wǎng)絡(luò)字符識別字符

    郭 杰

    (安徽財(cái)經(jīng)大學(xué),安徽 蚌埠233000)

    0 引言

    隨著圖像處理技術(shù)的發(fā)展,采用多視覺成像技術(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的三維檢測和特征識別,提高實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的檢測能力,在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符特征識別過程中,需要結(jié)合實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的相關(guān)特性對其進(jìn)行有效識別,相關(guān)的實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符檢測方法研究受到人們的極大重視[1].

    對實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的檢測是建立在圖像的三維視覺信息融合基礎(chǔ)上,結(jié)合特征優(yōu)化識別方法,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的信息融合和特征檢測.提出基于視覺信息增強(qiáng)的實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符識別模型,采用關(guān)鍵特征點(diǎn)提取方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的特征檢測,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的邊緣輪廓特征檢測[2],結(jié)合小波多級降噪方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的降噪處理,采用模板特征匹配方法實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的特征配準(zhǔn),實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)環(huán)境下實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符識別模型的優(yōu)化設(shè)計(jì),最后進(jìn)行仿真測試分析,展示了本文方法在提高實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符識別能力方面的優(yōu)越性.

    1 視覺信息采樣和特征檢測

    1.1 實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符視覺信息采樣

    為了實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)環(huán)境下實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符識別,采用模板特征匹配方法實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的特征配準(zhǔn),首先進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的特征信息采樣,構(gòu)建實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符圖像的三維視覺信息采集模型[3],結(jié)合特征配準(zhǔn)的方法進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺圖像采集,設(shè)實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符集合為D={d1,d2,…,dn},其中待檢測的字符為F,該集合可以表示為F={f1,f2,…,fm},

    設(shè)置實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的均勻像素特征量表示為:

    式中,k為實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的采集時(shí)間,fm(k)為實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符最終待檢測數(shù)據(jù)量;將含噪字符視為坐標(biāo)系中的點(diǎn),將其在不同軸上點(diǎn)的索引值表示為:

    其中,D(x(k))和DFx(k)分別為實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符特征分組的目標(biāo)分布場和候選區(qū)域分布場,根據(jù)上述分析,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的特征采樣和信息提取,采用邊緣輪廓特征提取方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的尺度分解和灰度信息提取,采用多維度的三維跟蹤和信息采樣方法,獲取實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的特征.根據(jù)一定特征權(quán)重值將其進(jìn)行分解,分解過程如圖1.

    圖1 特征分解模型

    1.2 含噪字符信息獲取

    為實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的精準(zhǔn)識別,需要對其進(jìn)行整體信息的檢測,以獲取其關(guān)鍵特征.

    通過構(gòu)建實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的三維特征成像模型,采用多分量像素空間特征重組的方法,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符特征點(diǎn)匹配設(shè)計(jì)[4],結(jié)合點(diǎn)掃描跟蹤技術(shù),進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符圖像空間視覺特征分布式重建,得到含噪字符圖像的分布式信息采樣輸出為:

    其中,assoc(A,V)是機(jī)器視覺下實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符圖像的像素點(diǎn)子集,建立實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符圖像空間視覺融合的二值模型(Dominant LBP,DLBP)[5],構(gòu)造匹配濾波器,得到實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符信息分布為:

    其中,k表示實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的特征辨識系數(shù),m表示實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的分塊信息素,μ表示實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的噪聲強(qiáng)度.

    在上述分析基礎(chǔ)上,將實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符特征分布的像素值設(shè)為:

    其中,Lxx(x,σ)代表移動(dòng)尺度,Lxy和Lyy為實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符特征匹配系數(shù)和低頻系數(shù).采用三維視覺重構(gòu)技術(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符特征配準(zhǔn)設(shè)計(jì),定義實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的梯度模特征,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的位置點(diǎn)區(qū)域特征重構(gòu)[6-7],為:

    在公式(7)中,γi代表含噪字符的粗糙點(diǎn)的特征量,φ(a,b)代表含噪字符特征量點(diǎn)值,φi代表含噪字符區(qū)域特征關(guān)鍵值.

    2 實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符識別

    2.1 字符的小波多級降噪

    進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的邊緣輪廓特征檢測,結(jié)合小波多級降噪方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符進(jìn)行降噪處理.對實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的模糊跟蹤識別[8],結(jié)合圖像濾波檢測方法,得到實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的三維信息增強(qiáng)模型為:

    式中,β代表含噪字符的增強(qiáng)強(qiáng)度.

    采用單位移動(dòng)尺度關(guān)聯(lián)分配方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符圖像空間視覺特征配準(zhǔn),進(jìn)行梯度模特征提取,采用模糊C均值分類的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的特征分類識別,采用點(diǎn)目標(biāo)重構(gòu)法進(jìn)行圖像重建[9-10],提取實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符圖像視覺特征量,輸出結(jié)果為:

    結(jié)合RGB特征分解方法,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的三維渲染,構(gòu)建實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符圖像的高精度特征配準(zhǔn)模型,進(jìn)行字符圖像的小波多級降噪處理.

    2.2 字符識別優(yōu)化輸出

    采用灰度特征點(diǎn)標(biāo)記方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的幀點(diǎn)掃描,提取實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符特征.輸出含噪字符的像素特征點(diǎn)為:

    在上述公式中,Tk代表局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符增強(qiáng)后的幀點(diǎn).

    在上述分析基礎(chǔ)上,實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的識別結(jié)果為:

    構(gòu)建實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的像素分布灰度共生矩陣,根據(jù)矩陣的特征解分布實(shí)現(xiàn)對實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的優(yōu)化檢測,對實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符特征進(jìn)行再次劃分,在含噪字符存在的坐標(biāo)中,將分布點(diǎn)的面積表示為M,此時(shí)獲取的含噪字符特征模型表示為:

    其中,n表示實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符個(gè)數(shù),M(D,F(xiàn))表示實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符特征量,采用目標(biāo)模板特征匹配方法,得到實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符跟蹤模型為:

    其中,U(k)(u)表示三維視覺下實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符輪廓線,D(k)(u) 表示實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符點(diǎn)間隔調(diào)整像素集,L(k)(u) 表示實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的特征匹配集,實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符匹配.

    3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

    為了驗(yàn)證本文方法在實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符識別中的應(yīng)用性能,對實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符采集的像素值為800×900,實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的灰度像素集分布為120,圖像的輸入信噪比為-13dB,具體實(shí)驗(yàn)參數(shù)如表1所示.

    表1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)

    根據(jù)上述參數(shù)設(shè)定,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的識別,得到實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符如圖2所示.

    根據(jù)圖2中實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的特征檢測結(jié)果,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符識別,將其與理想值進(jìn)行對比,結(jié)果如表2所示.

    圖2 實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符

    分析表2中數(shù)據(jù)可以看出,隨著迭代次數(shù)的不斷變化,采用本文方法對實(shí)驗(yàn)室含噪字符識別的精度較好,與理想識別精度相比相差較小,符合理想識別精度,驗(yàn)證了所提方法的科學(xué)有效性.

    表2 實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符識別精度%

    4 結(jié)語

    本文提出基于視覺信息增強(qiáng)的實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符識別模型,采用關(guān)鍵特征點(diǎn)提取方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的特征檢測,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的邊緣輪廓特征檢測,結(jié)合小波多級降噪方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的降噪處理,對實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符特征點(diǎn)匹配設(shè)計(jì),結(jié)合點(diǎn)掃描跟蹤技術(shù),進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符圖像空間視覺特征分布式重建,結(jié)合圖像信息增強(qiáng)處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符的優(yōu)化識別.分析得知,采用該方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室局域網(wǎng)絡(luò)含噪字符識別的精度較高,具有很好的自動(dòng)識別能力.

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